본 연구에서는 경기도 설마천 지역에 위치한 독립사면에서 시간에 따라 연속 측정한 토양수분을 이용하여 시계열 분석 을 수행하였다. 토양수분의 측정 방법은 장기간 토양수분의 확보에 신뢰성을 인정받은 TDR을 이용하였다. 관측망의 설계를 통하여 선정한 측정지점에 탐침을 매설하고 공간적인 분포를 가진 시계열 형태의 데이터를 수집하였다. 유출은 해당 사이트 인근에 위치한 사방댐과 전격비교의 수위계에서 실측한 값을 사용 하였다. 전이함수 모형을 사면에서의 토양수분 전이과정에 대응되도록 물리적으로 전개하고 실측한 토양수분 시계열 데이터로 분석한 결과와 비교하였다. 전이 함수 모형은 토양수분 시계열 데이터를 입력변수로 하고 유출 데이터를 반응 변수로 하여 전개하여 토양수분 변화량과 유출간의 전이함수 모형을 도출하였다. 시계열 모형의 전개는 크게 자료전처리, 모형구조의 규명, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 적절한 모형을 도출하였다. 산지 사면에서의 토양수분을 전이함수에 의하여 전개한 모형은 지형적 분포 양상에 따라 특색을 나타내었다. 또한 2003년 가을과 2004년 봄의 전이함수 모형 추정을 통하여 계절별 특성이 나타났고, 모형양상에 원인을 검토해 보았다. 본 연구는 전이함수를 이용한 토양수분의 시계열 분석이 사면에서의 토양수분 변동특성을 지형적, 계절적 특성과 연계하여 이해하고 특성화 하는 과정의 적절한 도구가 될 수 있음을 보여주고 있다.
수질모델은 수계내 오염물질의 총량관리를 위한 오염물질관리 목표량 및 허용총량 파악, 그리고 삭감계획의 효과분석 등에 효율적으로 사용할 수 있다. 그러나 선정 또는 개발된 모델의 재현성 제고를 위하여 매개변수의 최적화작업이 필요하다. 본 연구에서는 하천수질관리에 가장 광범위하게 사용되고 있는 미국 EPA에서 개발한 QUAL2E 모델의 반응계수 보정을 위하여 최소자승법을 적용하였으며, 계수가 취할 수 있는 범위를 제약조건으로 갖는 최적화모델을 구축하여 해를 구하였다. 최적화모델의 목적함수 해는 Microsoft Excel의 해 찾기 기능을 사용하여 구하였으며 수질항목에 대한 매개변수의 영향정도를 파악하기 위하여 Monte Carlo 모의를 실시하였다. 이 방법을 안양천 유역에 적용하여 본 결과 빠른 시간 안에 주관성이 배제된 매개변수 값을 확정할 수 있었다.
강원대학교(江原大學校) 임과대학(林科大學) 부속연습림(附屬演習林)내의 임도밀도가 상이한 3유역(유역(流域) A : 6.67m/ha, B : 5.52m/ha 및 C : 미개설(未開設))의 산지급류하천을 대상으로 임도개설 전 후인 1994년 및 1995년의 강우량 변화에 따른 부유토사의 유출량 변화를 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 일강우량(日降雨量)이 적은 5~6월 사이에는 1994년과 1995년 모두 일유출량(日流出量)이 $0.25{\times}10^4m^3/day$ 이하였으나, 호우기(豪雨期)인 7~8월에는 일강우량에 비례하여 강우기간 중에는 $5.0{\times}10^4m^3/day$ 이상을 나타내는 등 일유출수량은 일강우량의 증감에 민감하게 반응하였다. 그러나 일유출량이 $25{\times}10^4m^3/day$ 이상은 1994년에는 2회였으나, 1995년에는 7회로 강우량이 풍부하였다. 2. 부유토사량은 임도개설전의 일강우량(日降雨量) 74mm, 92mm 및 120mm와 임도개설후의 일강우량 21mm 및 47mm에는 3유역 모두 하천수(河川水) 규제기준인 25mg/l 이하였다. 그러나 192mm의 강우에는 C유역은 변화가 없었으나, A와 B유역의 평균 부유토사량은 1,525mg/l 및 775mg/l으로 하천수 규제기준의 61배 및 31배였으며, 강우종료후 35시간동안 지속적으로 유출되었다. 3. 최대부유토사량(最大浮遊土砂量) 역시 임도개설전의 강우와 임도개설후의 적은 강우에서는 하천수 규제기준 이하였다. 그러나 일강우량 192mm인 경우에 A, B유역의 최대부유토사량은 하천수 규제기준씩 526배와 108배인 13,150mg/l 및 2,690mg/l을 기록하여 토사유출에 따른 수질오염을 시각적으로 파악할 수 있었다. 이상과 같이 임도개설이 부유토사 유출에 크게 영향을 미치며, 특히 임도밀도가 높은 유역일수록 강우량이 증가함에 따라 다량의 토사가 유출되고 있음이 확인되었으므로 부유토사의 생산원(生産源)인 임도비탈면 보호를 위한 식생공(植生工) 및 토목공(土木工)은 물론 침사지(沈砂池)와 같은 방재시설(防災施設)에 대한 대책을 강구해야 할 것이다.
토양수분과 유출은 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며, 특히 토양 내의 여러 요소들에 의해 토양의 수분보유능력과 배수의 특성이 결정된다. 본 연구에서는 2016년, 2017년 설마천 유역에서 총 40개의 사상을 분리하였다. 선정한 사상별로 constant-K 방법을 적용하여 직접유출과 기저유출을 분리하고 유출계수를 산정하였다. 산정된 유출계수는 선행토양함수와 지수함수 형태의 증가를 보였다. 또한 유출계수가 급증하기 시작하는 토양수분의 임계값을 선정하였으며, 이 값은 유출과 지하수면과의 큰 상관관계를 나타내었다. 선행토양함수뿐만 아니라 초기 토양수분, 토양 저류량, 강우량 등 여러 인자들도 유출 결과에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 선행토양수분의 임계값에 따라 강우사상을 건조, 습윤 상태로 분리하여 시작 반응과 첨두 반응을 분석해 보았으며, 습윤 상태에서의 반응이 건조 상태에서 보다 빠르게 발생하였다. 건조 상태에 속하는 대부분의 사상에서는 토양수분이 정점에 도달한 후 지하수면과 유출량 순으로 정점에 도달하는 첨두 반응이 일어났으나 습윤 상태에서는 반대로 지하수면과 유출량이 토양수분보다 먼저 정점에 도달하였다. 본 연구의 결과는 유출에 기여하는 인자들 사이의 상호작용을 확인하고 토양의 다양한 조건과 유출 사이의 관계를 규명하는 데에 크게 기여할 것으로 판단된다.
원격탐사 자료를 이용한 토지피복도로부터 유역의 식생상황을 고려한 지표면 조도계수를 추정하기 위한 물리적 기반의 지표면 조도계수 추정방법을 제안하였다. 사전 연구로써 지표면 조도계수의 변화에 따른 첨두유량, 유출체적, 첨두시간에 대한 반응을 분석하기 위하여 NWS-PC 모형을 사용하였다. predominant, arithmetic mean, aggregation 방법으로 구해진 지표면 조도계수가 강우-유출 모형의 매개변수에 미치는 영향을 분석하였다. 지표면 조도계수에 대한 민감도 분석에서는 첨두유량이 약 10%의 변화를 나타내었고, 유출체적의 경우 약 2%의 변화를 나타내었다. 첨두시간은 지표면 조도계수에 비례하여 증가하는 것으로 나타났다. 물리적 기반의 aggregation 방법에 의해 구한 지표면 조도계수를 사용하였을 때의 강우-유출 모의결과는 STDEV, RMSE, NSE, PME 통계량에서 나은 결과를 보였지만, 각각의 통합 방법에 대해 크게 다른 결과를 보이지는 않았다. 그러나, 모형에서 지표면 조도계수의 설정에 따라 기저유량을 표현하는 하층부의 매개변수는 민감하게 변화하는 것으로 나타났다.
토양수분의 시공간적 변동성은 유역의 수문학적인 반응과 지표 대기간의 상호작용에서 중요한 관심사로 특히, 강우유출 예측 시 유역의 강우사상에서 사전 토양수분 상태 즉, 선행습윤조건(antecedent wetness conditions, AWC)이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 선행습윤조건을 알아보기 위한 지표로 토양 습윤지수(SWI), 5일 선행강우지수($API_5$), 위성토양수분($SM_{rs}$), 5일 지점토양수분($SM_{g5}$)을 선정하여 한반도 4개 지점에 대한 선행수분조건을 파악하였다. 토양수분 자료는 AMSR-E로 관측된 자료를 활용하였으며, 이에 따라 각 지역별로 2011년의 강우사상을 선택하여 Soil Conservation Service-Curve Number (SCS-CN)법과 강우량을 활용하여 직접유출고와 최대잠재보유량을 산정하였다. 이를 토양의 습윤상태를 나타내는 4개 지표와의 관계를 살펴본 결과 최대잠재보유량과 SWI가 평균 -0.73의 높은 상관계수를 보였다. 또한 토양수분의 시간적 변동성을 나타내는 time length를 산정한 결과 지역 별로 상이하게 나타났으며 이는 연구지역 및 토양 특성을 반영한 것으로 판단된다. 추후 관측된 토양수분이 지표의 습윤상태를 예측하는데 정량적인 정보를 제공할 수 있으므로 이에 대한 지속적인 모니터링 및 분석이 필요할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 배수경로 이질성에 의한 격자 기반 지형학적 순간단위도 이론으로 부터 Nash 모형 매개변수를 최초로 동정하였다. 동정된 매개변수는 지표면 유동 및 지형학적 분산을 고려하며, 지리정보체계에 의해 유역의 지형인자들을 손쉽게 추출함으로써 모형의 정확성 및 효용성을 높였다는 점에 의미를 둘 수 있다. 모형의 검증을 위해 동정된 매개변수에 의해 계산된 결과를 실제 관측치와 비교하였다. 계산유출수문곡선과 관측수문곡선의 비교 결과 비교적 잘 일치하는 경향을 보였다. 또한 지표면과 하천의 특성유속에 따른 지체시간 및 분산의 변화양상을 살펴본 결과, 지표면 특성유속에 매우 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 따라서 본 모형의 적용시 지표면 특성유속 산정에 세심한 주의가 필요할 것으로 판단된다.
하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.
효율적인 댐 운영은 정확한 수문자료가 필수이다. 많은 댐 운영자들은 실측자료, 수문모형 등을 이용하여 정확한 유입량과 유출량을 산정하지만 댐 저수용량은 상대적으로 정확하게 계산하지 않는 측면이 있다. 하지만 발전용수, 농업용수, 생활용수 등 실질적으로 이용되는 물은 댐저수지의 물이며 이를 정확하게 산정하는 것은 효율적인 댐 운영에 있어서 대단히 중요하다. 국내 대부분의 댐은 시간에 따른 수위 변화량을 이용하여 저수량을 산정하고 있으며 이는 실질적인 저수용량을 파악하기에 다소 어려움이 따른다. 더군다나 우리나라 댐 저수지는 대부분 저수지 내에 한 개의 수위를 관측하여 저수용량을 산정하고 있으며 이는 수km에서 수십km에 이르는 저수지 크기를 고려하면 큰 오차가 발생할 수도 있다. 본 연구에서는 북한강 유역의 화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐과 달천 괴산댐에서 실측유입량에 따른 댐 저수위 반응을 살펴보고 저수용량을 정확하게 산정하는 방안을 모색하고자 하였다. 각 댐별로 저수위 0.01m 변화에 따른 저수용량 변화를 검토하였으며 갈수기라고 할 수 있는 11월과 홍수기에 해당하는 7월의 실측 유입량에 따른 댐 저수용량 변화를 검토하였다. 이를 기존의 방법인 저수위 변화로 계산된 유입량과 실측자료에 산정된 유입량을 비교하여 그 차이를 확인하였다. 실측자료와 저수위 변화를 이용한 유입량을 비교·검토한 결과 차이를 보였으며 실측유입량이 저수지 수위를 0.01m 변화시키기 위해서는 최소 30분에서 최대 120분 가량 소요되는 것으로 나타났다. 즉 유입되는 물에 비해 저수위 변화는 미미하여 현재의 계측 시스템으로는 저수량을 실시간으로 산정하기에 무리가 있다. 결국 실시간으로 댐 저수량 변화를 모니터링하기 위해서는 저수위 계측 분해능을 현 0.01m에서 0.001m로 향상시키고, 저수지 구간을 설정하여 구간별로 수위를 계측하고 저수량을 산정하는 방안이 필요한 것으로 생각된다.
일반적으로 가뭄은 특정지역에서 평균 이하의 강수량이 발생되는 현상으로, 강수량이 감소되면 토양수분, 하천수 수위, 저수지 수위, 지하수위 등이 순차적으로 감소한다. 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄 및 농업 가뭄에 비해 늦게 발현되는데, 이는 강수량의 부족이 토양수분, 하천수량, 지하수 및 저수지 수위 등과 같은 수문학적 시스템에 전이되는 시간이 소요되기 때문이다. 따라서, 가뭄 피해를 경감하기 위해 지하수위 변동성을 이용하여 지하수 함양량을 추정함으로써 효율적인 수자원 관리의 필요성이 증대되고 있다. 지하수위는 농촌 지하수 개발, 가뭄 및 홍수 예측 등 다양한 분야에 활용되며, 강수량에 의한 변화가 지표수에 비해 느리게 나타나고 토양을 통과하는 특성으로 인해 단기 및 장기간의 변화 경향이 나타난다. 미국 지질조사국 (United States Geological Survey)에서는 지하수위를 월 단위로 보통 이하 (Below-normal), 보통 (Normal), 보통 이상 (Above-normal) 3단계로 구분하여 분포도를 작성하고 전체 관측기간 중 25% 이상에서 보통 이하 (Below-normal)로 나타나면 가뭄으로 판단한다. 우리나라의 경우 지형, 유역을 고려한 지하수 수위 및 수질 현황과 변동성을 파악하기 위하여 전국 지하수위 관측망 688개소를 설치하고 운영 중에 있다. 또한, 농촌진흥청에서는 전국 농업기상대와 연계하여 토양수분관측망 (soil moisture monitoring network)을 구축하였으며, 표토 10 cm에 토양수분센서를 전국 168 지점에 설치하여 운영하고 있다. 본 연구에서는 강수량을 기반으로 산정한 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 지하수위를 기반으로 산정한 표준지하수위지수 (Standardized Groundwater Level Index, SGI), 토양수분관측망의 토양수분의 상관 분석을 수행하고자 한다. 밭작물 가뭄의 중요 요소인 토양수분 함량은 강수에 즉각적으로 반응하는 반면 지표수 및 지하수는 상대적으로 장기간의 강수에 영향을 받기 때문에, 본 연구의 결과는 향후 밭작물 지역의 가뭄 취약성을 관리하는 지표로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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